新观察 NEW HORIZONS
本栏目以战略与产业视角观察人工智能的发展脉络与现实进展，关注技术突破、产业生态、制度供给与数据治理等关键议题，为政府决策与企业实践提供参考视角与行动要点。
观察一：努力打造人工智能发展的“深圳模式”
摘要：文章指出，深圳在中美科技博弈与国产化体系重构中承担关键角色，依托完整产业链、丰富应用场景与制度创新能力，正在探索具有可复制性的“深圳模式”。
- 产业基础：AI 与机器人相关企业聚集，形成“芯片—系统—框架—应用”协同链条。
- 技术闭环：围绕算力芯片、操作系统与中文编程/框架构建自主体系，强调从单点突破到系统升维。
- 生态优势：政策支持+场景牵引（政务/医疗/教育/交通/家庭等）促进应用落地与规模化。
- 文化自信：中文的信息密度与语义结构优势被强调为 AI 原生生态的重要支撑。
观察二：人工智能时代迫切呼唤“真数据”
摘要：“真数据”是智能化建设的底座。标准不统一与流程不规范将导致“假数据/死数据”，削弱智能化成效甚至诱发风险，需以顶层设计与全链治理确保数据真实性与可用性。
- 治理框架：统一标准 → 规范采集 → 清洗校验 → 权限与共享 → 追溯与审计。
- 分级架构：建设“项目云—企业云—政务云”的分层体系，做到“作业即记录、记录即上云、上云即档案”。
- 工程实践：以 PLM/全生命周期管理为骨架，打通 CAD/CAE/CAM、MES、ERP、PM、FM 等系统，实现实时动态更新。
关键结论
- 以场景牵引的系统化创新，是“深圳模式”的核心方法论。
- 数据治理决定智能治理；没有“真数据”，就没有可用的 AI。
- 技术、制度与文化共同构成 AI 生态的“三位一体”：算力/软件、标准/规则、语言/认知。